Kmeans Smote对不平衡数据集Data.csv数据集的处理

下面是使用K-means SMOTE算法进行过采样的Python示例代码，处理不平衡数据集`Data.csv`：

import pandas as pd
from imblearn.over_sampling import KMeansSMOTE
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report

# 读取不平衡数据集
data = pd.read_csv("Data.csv")

# 数据集划分为特征和标签
X = data.drop("Class", axis=1)
y = data["Class"]

# 数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=10)

# 使用K-means SMOTE算法进行过采样
kmeans_smote = KMeansSMOTE(k_neighbors=5, random_state=10)
X_resampled, y_resampled = kmeans_smote.fit_resample(X_train, y_train)

# 训练逻辑回归模型
lr = LogisticRegression()
lr.fit(X_resampled, y_resampled)

# 在测试集上进行预测
y_pred = lr.predict(X_test)

# 输出模型评估结果
print(confusion_matrix(y_test, y_pred))
print(classification_report(y_test, y_pred))

上述代码中，我们首先使用`pandas`库读取了不平衡数据集`Data.csv`，然后将数据集划分为特征和标签，并将数据集划分为训练集和测试集。接着，我们使用`KMeansSMOTE`算法进行过采样，其中`k_neighbors`表示在SMOTE算法中选取的k个近邻样本的数量。然后我们训练了一个逻辑回归模型，并在测试集上进行预测，最后输出了模型的混淆矩阵和分类报告。